Kanada
Stripe
Paytm
Senior AI Engineer
Kanada
Toronto, Ontario, Canada
PythonReactAWSDockerKubernetesGo
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Über die Rolle
Es besteht eine große Lücke zwischen einem Agenten, der in einer Demo funktioniert, und einem, der Millionen von Live-Transaktionen bewältigt. Diese Lücke zu schließen, ist Ihre Aufgabe. Sie arbeiten eng mit den Teams und Kunden zusammen, die auf KI angewiesen sind – in den Bereichen Risiko, Betrug, Inkasso, Zahlungen, Support und Entwicklererfahrung – und entwerfen, entwickeln und implementieren agentische Systeme in deren Produktionsumgebungen. Sie helfen zudem beim Aufbau der zugrunde liegenden Plattform: der KI-Inferenzplattform (Pi) von Paytm sowie der agentischen Laufzeitumgebung, Orchestrierung und den Tools, die es Agenten ermöglichen, sicher zu schlussfolgern, zu planen, Werkzeuge zu nutzen und mehrstufige Workflows auszuführen.
Warum zu uns?
Seien Sie unter den Ersten, die definieren, wie agentische KI in einem Unternehmen eingesetzt wird, das Zahlungen und Kredite in großem Maßstab abwickelt – mit direktem Einblick von Ihrer Arbeit bis zum Ergebnis und umfassender Verantwortung sowohl für die Plattform als auch für den operativen Bereich.
Go Big or Go Home!
Ihre Aufgaben
- Einbettung & Bereitstellung
- Bewältigung von Greenfield-Problemen gemeinsam mit internen Teams und Kunden – Sie definieren unklare Anforderungen und entwickeln von Grund auf Agenten, die sich nahtlos in deren Arbeitsabläufe integrieren.
- Verantwortung für Deployments von Anfang bis Ende: Discovery, Entwicklung, Integration, Aktivierung und das Tuning, das Vertrauen schafft und die Akzeptanz fördert.
- Leitung von Pilotprojekten und Demos, Förderung der Akzeptanz und Beseitigung von Hindernissen, bevor ein Rollout ins Stocken gerät.
- Entwicklung agentischer Systeme
- Architektur von agentischen Systemen – Schlussfolgerung, Planung, Werkzeugnutzung, Gedächtnis, Multi-Agenten-Koordination –, die reale Workflows mit entsprechenden Sicherheitsvorkehrungen ausführen.
- Aufbau einer sicheren Infrastruktur für die Werkzeugnutzung über APIs, Datenbanken und Dienste hinweg, inklusive Berechtigungsmanagement, Sandboxing und Human-in-the-Loop-Prozessen.
- Bereitstellung von SDKs, Mustern und wiederverwendbaren Blueprints, damit interne Teams Agenten schnell entwickeln und bereitstellen können.
- Sicherstellung der Zuverlässigkeit
- Konzeption und Durchführung strenger Evaluierungen: Messung der Qualität, Erkennung von Regressionen und Rückführung der Ergebnisse in das System.
- Aufbau von Observability, Tracing und Sicherheitsvorkehrungen, die die Sicherheit der Agenten belegen und diese auch bei Modell- und Datenabweichungen aufrechterhalten.
- Verantwortung für die Multi-Modell-Inferenz, von der Ihre Agenten abhängen (Text, Sprache, Code, Vision) – inklusive Latenz, Durchsatz und Kosten.
- Führung
- Festlegung der technischen Richtung und Standards für agentische Systeme; Mentoring von Ingenieuren und Zusammenarbeit mit den Bereichen ML, Produkt und Sicherheit.
Ihr Profil
- 5+ Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung, davon 3+ Jahre in KI-Systemen oder LLM-Anwendungen, sowie Erfahrung mit der End-to-End-Bereitstellung von Produktionssystemen.
- Fundiertes Verständnis von LLM-Agentenarchitekturen (ReAct, RAG, Werkzeugnutzung, Multi-Agenten) sowie praktische Erfahrung mit agentischer Orchestrierung und Evaluierung.
- Fundierte Kenntnisse in Python über den gesamten Stack hinweg – Pipeline, Agent, Service und Instrumentierung.
- Praxiserfahrung mit AWS und Azure bei containerisierten Deployments (Docker, Kubernetes).
- Ausgeprägtes Gespür für Kunden und Stakeholder; Fähigkeit, bei Unklarheiten Struktur zu schaffen und bei Bedarf Widerstand zu leisten.
- Eine Hands-on-Mentalität und die Fähigkeit, auch ohne klare Spezifikationen zu arbeiten.
- Fundiertes Verständnis der Sicherheitsrisiken bei Agenten (Prompt Injection, Privilegieneskalation, Datenabfluss).
- Starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten.
Wünschenswert
- Erfahrung mit agentischen Systemen in regulierten Branchen (Fintech, Zahlungen, Kreditwesen, Gesundheitswesen).
- Cloud-KI/ML-Dienste (AWS SageMaker / Bedrock, Azure ML / Azure OpenAI); Multi-Cloud oder Hybrid.
- MCP oder Standards für die Agentenkommunikation; Tools für die Evaluierung und Observability von Agenten.
- Modell-Serving (vLLM, TensorRT-LLM, Triton), Fine-Tuning, Quantisierung oder LoRA.
- Workflow-Orchestrierung (Temporal, Airflow, Prefect) für KI-Workloads; Sprach-/multimodale/Edge-Inferenz.
- Testen und Verifizierung für nicht-deterministische KI-Systeme.
Paytm Labs glaubt an Vielfalt und Chancengleichheit und toleriert keinerlei Form von Diskriminierung oder Belästigung. Unsere Mitarbeiter sind entscheidend für unseren Erfolg, und wir wissen, dass unsere Arbeit umso besser wird, je inklusiver wir sind.
Wir danken allen Bewerbern, jedoch werden nur diejenigen kontaktiert, die für ein Vorstellungsgespräch ausgewählt wurden.
Paytm Labs verpflichtet sich, die Anforderungen an die Barrierefreiheit aller Personen gemäß dem Accessibility for Ontarians with Disabilities Act (AODA) und dem Ontario Human Rights Code (OHRC) zu erfüllen. Sollten Sie während des Rekrutierungs- und Auswahlprozesses Anpassungen benötigen, lassen Sie es uns bitte wissen.
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